A Atvos é uma das principais produtoras de biocombustíveis do país (foto: Atvos/divulgação))
Software desenvolvido por empresa apoiada pelo PIPE-FAPESP possibilitou aumento da produtividade e redução de custos operacionais na geração de bioenergia
Software desenvolvido por empresa apoiada pelo PIPE-FAPESP possibilitou aumento da produtividade e redução de custos operacionais na geração de bioenergia
A Atvos é uma das principais produtoras de biocombustíveis do país (foto: Atvos/divulgação))
Agência FAPESP – A iSystems implementou o Leaf, software baseado em inteligência artificial, para a Atvos – uma das principais produtoras de biocombustíveis do país. A solução, desenvolvida e patenteada pela empresa, tem como foco oferecer melhor controle e otimização de processos, gerando aumento de produtividade, economia de recursos e diminuição de impacto ambiental na produção industrial.
Desenvolvido com apoio do Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE), o Leaf se baseia na inteligência artificial para a identificação de tendências e padrões e para a tomada de decisões, permitindo minimizar falhas e maximizar a eficiência em todas as áreas de atuação (leia mais em: agencia.fapesp.br/17085/).
Por meio da integração com o sistema de automação da Atvos, o software permitiu um controle de processos sofisticado e em tempo real da Unidade Conquista do Pontal (UCP), localizada em Mirante do Paranapanema, no Oeste Paulista, garantindo a potencialização dos recursos e a redução de desperdícios. Além disso, trouxe melhorias significativas, desde o aumento da produtividade até a redução de custos operacionais da unidade agroindustrial.
Os ganhos foram percebidos desde a cogeração, moenda e até a destilação, proporcionando resultados expressivos para a UCP. A otimização da cogeração aumentou a eficiência na geração de energia elétrica a partir da biomassa. Já na etapa de moenda, a automação e o controle precisos resultaram em maior extração e redução no consumo de água bruta.
A automação avançada permitiu também uma destilação mais eficiente e de alta qualidade, enquanto a integração com o Leaf nos processos trouxe impacto positivo no rendimento total da usina, sendo percebido pelo aumento no Rendimento Total Corrigido (RTC).
“A parceria entre a Atvos e a iSystems contribui para o aumento da eficiência industrial por meio da adoção de tecnologia inovadora. Além disso, reforça o compromisso conjunto com a sustentabilidade, impulsiona a transformação do mercado de bioenergia e promove a adoção de práticas mais sustentáveis em todo o setor sucroenergético”, avalia Danilo Halla, co-CEO da iSystems.
Além dos benefícios operacionais, a implementação do software da iSystems fortaleceu a segurança das operações, por meio da detecção precoce de anomalias e o monitoramento constante dos parâmetros de segurança.
A combinação da experiência da usina no setor sucroenergético com a tecnologia avançada também resultou em uma redução significativa nas emissões de gases do efeito estufa (GEE).
Empresa-filha da Unicamp
Fundada em 2007 com o objetivo de resolver desafios de eficiência das indústrias a partir do uso de soluções desenvolvidas com inteligência artificial, a iSystems foi criada por quatro estudantes graduados em engenharia da computação e em matemática pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).
A empresa de desenvolvimento de softwares de automação industrial foi escolhida, em 2013, para receber o primeiro aporte de investimento do fundo Pitanga de venture capital (capital de risco), criado por fundadores da Natura e do Itaú Unibanco e administrado pelo biólogo Fernando Reinach, ex-diretor da Votorantim Novos Negócios (leia mais em pesquisaparainovacao.fapesp.br/2696). O fundo vendeu sua participação na empresa para a Ambev.
Além do Pitanga, a iSystems foi selecionada pela Endeavor, recebeu rodadas de investimento de gigantes do setor e hoje está no nível scale up.
Recentemente, a empresa apresentou ao mercado o Calix, software que realiza previsão de demanda também por meio de inteligência artificial. O software possibilita a melhoria da acuracidade e diminuição do ciclo de planejamento devido ao aumento da eficiência e aceleração de aprendizagem da demanda.
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